当前位置：网站首页 » 观点 » 内容详情

nlp的论文权威发布_毕业论文参考文献免费网站(2024年11月精准访谈)

内容来源：合毅科技所属栏目：观点更新日期：2024-11-28

nlp的论文

𐟓š 注意力机制在自然语言处理中的崛起 𐟚€ 注意力机制在自然语言处理（NLP）领域的发展可谓是一波三折。2015年，Stanford的Manning团队在EMNLP会议上发表了一篇名为《Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation》的论文，首次将注意力机制引入机器翻译任务，并取得了显著成效。然而，原作者设计的RNN Encoder-Decoder模型虽然有效，但Decoder部分的计算复杂度较高。为了简化计算流程，本文作者提出了两种简单有效的注意力机制，这两种方法在后续的研究中得到了广泛应用，为注意力机制的推广做出了重要贡献。

Transformer：NLP新架构 Transformer 是一种由 Google 在 2017 年提出的神经网络架构，最初在论文《Attention Is All You Need》中详细介绍。这个模型基于自注意力机制，特别适合语言理解任务。自提出以来，Transformer 在各大翻译任务中刷新了记录，尤其是在英-德翻译任务中，相比之前的最好记录提高了 2 个 BLEU 值。它的训练时间短，对大数据和有限数据集都有良好的表现。 Transformer 的运行原理主要分为两部分：编码器（encoder）和解码器（decoder）。编码器 𐟓š 编码器由多个块组成，每个块接收一排向量作为输入，然后输出一排向量。块内部包括自注意力机制、残差连接、层归一化和前馈全连接层。输入序列通过编码器的处理，生成新的向量。解码器 𐟓 解码器也由多个块组成，每个块包含遮蔽的多头自注意力机制、多头注意力机制、残差连接、层归一化和前馈全连接层。解码器会把自己上一时刻的输出作为输入，通过 softmax 分类，对比概率分布里最高的分数对应的字符，然后输出该字符。熟悉 NLP 领域的读者也知道，目前大热的 Bert 就是基于 Transformer 构建的。

Nature子刊： AI 写的论文更能成为“热门”！ 10月11日，发表于《自然-人类行为》（Nature Human Behaviour）的论文中，美国西北大学（Northwestern University）的研究团队基于自然语言处理（NLP）开发了一个测量框架，对人工智能（AI）在科学研究中的使用情况进行了评估。结果显示，AI 在科学研究中的应用逐年增加，采用 AI 的论文更有可能成为被引用次数排名前 5% 的论文。研究人员分析了微软学术图谱（MAG）的 7460 万份出版物、美国专利商标局（USPTO）的 710 万项专利数据和开放式教学大纲项目（OSP）中的 420 万份大学课程大纲，时间跨度为 1960-2019 年，涵盖 19 个学科和 292 个领域。结果表明，2015-2019 年，计算机科学、工程学、物理学、生物学、心理学、经济学、社会学和政治学等学科直接使用 AI 的情况均显著上升。「热门微博」「见闻分享」「科研动态」「人工智能」

学术类论文在学术研究和专业发展的道路上，阅读论文是不可或缺的一部分，特别是在人工智能、机器学习和深度学习这些快速发展的领域。𐟓š Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域掀起了一场革命。这个模型在2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》一文中首次提出，标志着注意力机制在序列到序列（Seq2Seq）任务中的主导地位，尤其是在机器翻译领域。𐟌 这篇文章彻底改变了传统基于循环神经网络（RNN）的模型，为全新的研究方向奠定了基础。为了帮助大家更好地理解这个领域，我们整理了一份包含40篇关于Transformer模型的论文清单，每一篇都充满了新的发现和洞见。𐟓 通过阅读这些论文，你可以深入了解Transformer模型的理论基础、应用场景以及未来发展方向。无论你是学术研究者、工程师还是学生，这些资源都将为你提供宝贵的参考和启发。𐟌Ÿ

自注意力模型：NLP新篇 2017年，Google DeepMind团队发表了一篇名为《Attention Is All You Need》的论文，引入了一种全新的神经网络模型——Transformer。这篇论文的核心创新在于引入了“自注意力机制（self-attention mechanism）”，这一机制彻底改变了传统循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的结构。自注意力机制的核心在于，模型能够同时计算输入序列中所有位置之间的关系权重，进而加权得到每个位置的特征表示。这种机制不仅提升了模型的并行性和可扩展性，还能更好地捕捉序列中各个位置之间的相对关系，从而更准确地建模序列数据。在Transformer模型中，自注意力机制被广泛应用于Encoder和Decoder两个部分，分别负责编码输入序列和生成输出序列。此外，该模型还引入了多头注意力机制（multi-head attention mechanism），使得模型能够同时关注输入序列中不同位置的信息，从而更好地捕捉长距离依赖关系。实验结果表明，Transformer模型在质量上更优秀，训练速度更快，且更易于并行化。因此，《Attention Is All You Need》这篇论文对自然语言处理领域的发展产生了深远影响，为后续的深度学习研究提供了新的思路和方法。

结合大模型与逻辑编程语言的神经符号方法论文探讨了大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域的革命性进展，同时也指出了它们在可靠和灵活推理方面存在的限制。这些限制主要源于LLMs的自回归架构，这种架构使得模型在预测下一个词时采用贪婪策略，限制了它们回溯和错误恢复的能力。为了解决这个问题，作者提出了一种神经符号学方法。这种方法通过提示LLMs从问题陈述中提取和编码所有相关信息作为逻辑代码语句，然后使用逻辑编程语言（如Prolog）进行显式演绎推理的迭代计算。实验结果显示，这种方法显著提高了LLMs在标准数学推理基准测试GSM8k和BIG-bench数据集中的Navigate数据集上的性能。此外，作者还引入了一个新数据集——非线性推理（NLR）数据集，该数据集包含55个独特的文字问题。这些问题针对LLMs的下一个词预测范式的缺点，需要复杂的非线性推理，但只需基本的算术技能即可解决。研究结果表明，集成Prolog使LLMs能够在NLR数据集上实现高性能，即使是最先进的语言模型（包括GPT4）也未能仅使用文本解决。在对比先前的研究工作时，作者指出，虽然允许LLMs调用外部工具（如计算器、解释器或外部数据集）的API可以提高它们在各种推理任务上的表现，但这些方法并没有充分解决LLMs固有的推理限制，也没有解决文本的线性特性，这可能限制了执行全面搜索、探索多个解决方案路径或回溯的能力。作者还提到了其他几种方法，包括LINC系统，它使用神经符号学过程将自然语言转换为一阶逻辑表达式，并通过符号定理证明器来确定结论的真值；Nye等人的工作，通过使用符号推理模块来检查生成文本与最小世界模型的逻辑一致性，提高了LLMs在故事生成和指令跟随任务中的性能；以及“思维程序”（PoT）方法，它将计算与推理和语言理解分开，让LLMs生成文本（作为注释）和编程语言语句来解决问题，将计算委托给程序解释器。通过在GSM8k、Navigate任务和NLR数据集上的实验，作者展示了他们的方法相对于纯文本CoT提示基线在所有问题上的均性能有显著提高，并使用多次尝试的推理算法来评估模型的鲁棒性和性能变化性。总结来说，这篇论文强调了将符号推理系统集成到LLMs的推理流程中，以提高它们在数学推理任务上的性能，并提出了一个新的NLR数据集，作为评估LLMs数学推理能力通用性的强有力基准。

学术界：选择比努力更重要吗？𐟤” 有人说，学术界是“选择大于努力”的完美体现。至少在我的经历中，这句话是成立的。以我自己为例，我把科研当作一种工作，而不是生活的全部。尽管我多读了一个二硕，但我的博士毕业时间比国内的同学还要早，而且还没答辩就拿到了英国的永久教职。我的选择有三个：国内读博 vs 国外读博：当时国内有两个选择，一个是弱985，另一个是强211。但经过对毕业时间、实验室氛围和住宿条件的考量后，我决定放弃国内的机会，选择去国外读二硕然后继续读博。读博方向的选择：在寻找博士奖学金时，我故意避开了热门方向，如CV和NLP。虽然这些方向非常火爆，但我也知道这意味着竞争激烈。我选择了一个相对小众的方向，并在这个方向上深耕了三年，发表了几篇论文，其中两篇按照CCF的标准是1区。教职的选择：最终，凭借这几篇论文，我顺利拿到了教职。事实上，我从未考虑过工业界的工作，因为我不想卷入那种竞争。学术界的工作给了我更多的自由度，没有课的时候就可以完全不用上班，还能有更多时间陪伴家人。在这个过程中，我深刻体会到努力是没有门槛的。比如，一天从早8点到晚10点在办公室坐着，甚至周末也不休息，这样的学生在理工科实验室里一抓一大把。中国人的平均工作时间在世界前列，搞科研的那群人更是佼佼者。然而，努力并不足以让你在学术界脱颖而出。努力只能加速问题的解决，但方向不对，你永远无法到达终点。所以，选择真的大于努力吗？至少在我的经历中，答案是肯定的。

蚂蚁星算法工程师，多模态大模型 𐟓【职位】蚂蚁星-算法工程师-自然语言处理/多模态大模型 𐟏⣀归属部门】蚂蚁国际–国际事业群-全球技术 𐟔【职位介绍】 1️⃣ 跟踪并应用自然语言处理（NLP）的前沿技术，如意图理解、对话管理等，以构建新一代的生成式对话机器人与辅助系统。通过文本摘要、智能质检、观点挖掘和模拟对话等方式，提升服务人员的多渠道、多语言服务能力。 2️⃣ 深入研究大语言模型及相关领域（包括但不限于NLP、计算机视觉、多模态、智能等），进行技术分享，推动技术创新，并参与专利申请和学术文章发表。 3️⃣ 研发知识增强大语言模型技术，包括大模型领域适配、知识对齐、知识增强等，挖掘垂直行业、开源以及蚂蚁的海量数据，构建行业知识库，支持相关技术在蚂蚁国际各个业务中的创新和实践。 4️⃣ 深度参与产品研发项目，与团队成员合作，推动人工智能技术在实际业务中的应用和落地。 𐟌Ÿ【职位要求】 1️⃣ 计算机、人工智能、统计学、数学或相关专业的博士生，特别优秀的硕士生亦可。 2️⃣ 熟练掌握机器学习、自然语言处理、大语言模型等相关领域的基本理论和算法，有在国际顶会顶刊发表论文经验者优先。 3️⃣ 具备NLP/CV/多模态科研背景，具有NLP或垂直行业大模型Pre-train、Finetune、Inference等优化经验优先。 4️⃣ 扎实的算法工程能力，熟练掌握Python、TensorFlow、PyTorch等，有大规模数据处理、大规模分布式训练等工程经验者优先。 5️⃣ 具有良好的表达能力，团队合作精神，以及熟练的中英文沟通能力。

阿里斑马智行NLP算法工程师面试全攻略 𐟚— 阿里斑马智行，专注于车载语音智能助手的技术研发，最近我经历了一场紧张而充实的NLP算法工程师面试。下面，我将分享一下我的面试经历，希望能给同样准备面试的小伙伴们一些参考。一面：技术面（2024/10/11）自我介绍：首先，我简单介绍了一下自己的背景和经历。大模型实习：接着，我详细介绍了一下在大模型实习中的工作内容。应用场景：面试官询问了应用场景的具体情况，以及它们在实际中的意义。 SFT数据构造：我被问到了如何构造SFT数据的细节。 Prompt模板：面试官对SFT的prompt模板进行了深入探讨。创新点：我提到了目前方案中的创新之处。改进方向：我详细介绍了一下后续的改进计划。效果评估：面试官询问了如何评估模型的效果。总结经验：我分享了自己在大模型SFT过程中的一些总结经验。过拟合判断：我被问到了如何判断SFT过程中是否过拟合。论文介绍：结合PPT，我介绍了硕士期间发表的论文。大语言模型结构：面试官对目前大语言模型都是decoder-only结构表示了兴趣。 Encoder-decoder对比：我对比了encoder-only和decoder-only结构的优劣。 Bert结构：我详细描述了一下典型的encoder-only模型如Bert的结构细节。梯度问题：我被问到了多层堆叠时如何避免梯度消失和梯度爆炸的问题。优化方法：我介绍了一些优化方法，如DPO和PPO。代码题：面试官给了一个代码题，要求我解决颜色分类的问题。二面：技术面（2024/10/17）自我介绍：再次进行自我介绍。转正情况：面试官询问了我的转正情况。大模型实习：我详细介绍了一下在大模型实习中的具体工作板块。内部LLM：我被问到了为什么没有使用公司内部的LLM。长文本与RAG：面试官对为什么选择长文本而不是RAG表示了兴趣。 GPT-4：我被问到了为什么没有选择GPT-4。 Prompt优化：我详细介绍了一下prompt优化的工作内容。方法了解：我介绍了一些其他的prompt优化方法。最优判断：我被问到了如何判断当前使用的prompt就是最优的。全量微调：我解释了为什么不进行全量微调。资源描述：我介绍了SFT过程中使用的资源情况。过拟合判断：再次被问到了如何判断是否过拟合。机器学习课程：面试官开始拷问八股，询问了我有没有系统学过机器学习课程。模型收敛判断：我从多个角度回答了如何判断一个模型是否收敛。验证集使用：我解释了判断收敛是否需要用到验证集。定量判断：我被问到了如何定量判断模型是否收敛。局部最优解：我解释了如何判断当前的收敛点是局部最优解还是全局最优解。测试集存在原因：我介绍了为什么测试集一定要存在，而不是直接把验证集和测试集合在一起。编程语言：我主要使用Python，但也系统学过C++。 C++底层实现：我被问到了C++中STL中一些容器的底层实现原理。计算图：我解释了PyTorch中的计算图原理。开源代码与论文：我介绍了一些最近看的开源代码和论文，并分享了学到的东西。预期与团队选择：我对第一份工作的预期，以及希望加入的团队进行了介绍。反问环节：最后，我进行了反问，询问了未来可能的工作方向。总结与期待这次的面试经历虽然有些紧张，但也让我收获了很多。希望我的分享能对同样准备面试的小伙伴们有所帮助！期待下周三的HR面，加油！𐟒ꀀ

论文写作必备8大神器，效率翻倍！还在为写论文发愁吗？𐟘㠥ˆ릋…心，这里有8个论文写作必备神器，让你的写作效率翻倍！ 𐟔𕠧🻨垥™芇oogle Translate：这个翻译软件大家一定不陌生，简单实用，翻译质量高。 DeepL：这是一款黑马翻译软件，翻译效果更接近人类，不会像其他工具那样生硬。支持文本、docx和pptx文档翻译。 𐟟⠦𖦨‰𒧥ž器 StyleWriter：这款工具可以润色文章、修改语法和拼写，与Microsoft Word兼容，提供多种论文评分方法。 ChimpRewriter：使用AI和NLP自然语言处理技术，可以搜索、分析和重写内容，还能插入图像和视频，重新编写语句。 𐟔𔠥†™作辅助 Grammarly：这款工具可以检查语法和拼写错误，提高写作质量。 Quillbot：提供多种写作风格，可以快速生成新的文本内容。 𐟟ᠨ𝕥𗥥…𗊏neNote：适合记录灵感和笔记，方便整理和分类。 Notion：一款多功能笔记工具，支持多种格式和功能，方便管理和查找信息。这些工具可以帮助你轻松应对论文写作的各种挑战，让你的写作过程更加顺畅！𐟌Ÿ

专栏内容推荐

1262 x 799 · jpeg
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1849 x 855 · png
[论文阅读] (05) NLP知识总结及NLP论文撰写之道——Pvop老师_分析nlp领域论文写作格式-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

708 x 662 · png
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！_eccv2023年的nlp方面的论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
700 x 520 · jpeg
如何写一篇合格的NLP论文 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1545 x 798 · png
NLP方向的论文可投的核心期刊_nlp期刊-CSDN博客
Model Icon
Communication Model
Natural Language Processing

1145 x 565 · png
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！_eccv2023年的nlp方面的论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1511 x 600 · png
NLP方向的论文可投的核心期刊_nlp期刊-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 333 · jpeg
每周NLP论文推荐（3）：对话系统论文介绍 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1523 x 775 · png
NLP方向的论文可投的核心期刊_nlp期刊-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 109 · jpeg
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

1530 x 638 · png
NLP方向的论文可投的核心期刊_nlp期刊-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1015 x 787 · jpeg
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1045 x 1085 · png
想成为NLP算法工程师，你必须要看一下这10篇论文！__财经头条
素材来自:t.cj.sina.com.cn

720 x 439 · jpeg
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！ - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1541 x 591 · png
NLP方向的论文可投的核心期刊_nlp期刊-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

640 x 253 · jpeg
一周论文 | 2016年最值得读的NLP论文解读（3篇）+在线Chat实录-搜狐科技
素材来自:it.sohu.com

1080 x 7661 · jpeg
NLP领域历史最全必读经典论文分类整理分享（附中文解析）_nlp论文中文版-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
474 x 423 · jpeg
NLP——写论文指南_nlp论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1541 x 679 · png
NLP方向的论文可投的核心期刊_nlp期刊-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

644 x 667 · png
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！_eccv2023年的nlp方面的论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
1097 x 426 · png
NLP不断突破界限，2023 十篇必读的顶级NLP论文！_eccv2023年的nlp方面的论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1080 x 461 · jpeg
推荐几个NLP出论文的好方向！！-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1532 x 784 · png
NLP方向的论文可投的核心期刊_nlp期刊-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 183 · jpeg
23年4月NLP论文快读 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com

804 x 880 · png
推荐几个NLP出论文的好方向！！-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net
904 x 440 · jpeg
【NLP】20+篇里程碑式论文，带你从「Transformer的前世」速通到ChatGPT-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

1069 x 730 · png
自然语言处理（NLP）相关学习资料/资源 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1080 x 264 · png
希伯来大学最新《自然语言处理（NLP）领域的高效方法》综述论文，阐述资源受限如何提高模型效率 - 智源社区
素材来自:hub.baai.ac.cn

1080 x 393 · jpeg
推荐几个NLP出论文的好方向！！-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

600 x 352 · jpeg
本周论文速递-NLP+CV - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
671 x 446 · jpeg
自然语言处理(NLP)的历史及其发展方向-nlp自然语言处理
素材来自:51cto.com

1080 x 1283 · png
综述：NLP中的深度学习优势 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1138 x 462 · png
【NLP相关】NLP领域经典论文汇总（附代码实现）_nlp论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

720 x 439 · jpeg
NLP思维逻辑层次：一个很好用的思维模型 - 知乎
素材来自:zhuanlan.zhihu.com
1453 x 967 · png
「自然语言处理(NLP)」自然语言生成(NLG)论文整理(一)_自然语言生成论文-CSDN博客
素材来自:blog.csdn.net

素材来自:See more

当前用户设备UA：Mozilla/5.0 AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko; compatible; ClaudeBot/1.0; +claudebot@anthropic.com)